Banci si Servicii Financiare

Modelarea riscului de credit trece dincolo de predictiile black-box pentru a intelege ce mecanisme cauzale determina incapacitatea de plata. [Metodele variabilelor instrumentale](/research#post-selection-inference) izoleaza efectele genuine ale raporturilor datorie-venit, stabilitatii angajarii si istoricului de credit controlând pentru calitatea neobservata a imprumutatului. Aceasta previne practicile de creditare discriminatorii imbunatatind in acelasi timp acuratetea predictiva. Detectia fraudei valorifica analiza cauzala pentru a identifica pattern-uri genuine de frauda separate de anomalii statistice, reducand falsii pozitivi care creeaza experiente proaste pentru clienti. Predictia valorii pe durata de viata a clientului se ancoreaza pe factorii cauzali ai retentiei si propensiunii de vanzare incrucisata, permitand campanii de retentie targetate care maximizeaza impactul per leu de marketing. Modelarea churn-ului identifica ce segmente de clienti sunt cu adevarat la risc si ce interventii (modificari de rate, bundling de produse, imbunatatiri de servicii) reduc efectiv atritia.

Bancile care implementeaza platforma noastra pot reduce pierderile de credit prin evaluarea imbunatatita a riscului, imbunatati ratele de falsi pozitivi in detectia fraudei si creste eficienta retentiei prin targetare de precizie. Conformitatea regulatorie se imbunatateste deoarece modelele sunt interpretabile si defensibile — puteti explica regulatorilor exact de ce un client a fost refuzat si puteti oferi dovezi ca criteriile de decizie nu creeaza impact disparat. Creditorii ipotecari imbunatatesc ratele de aprobare pentru imprumutatii calificati prin eliminarea discriminarii statistice.

Solutiile noastre se integreaza cu sistemele bancare centrale, birourile de credit si platformele de raportare regulatorie.